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MATLAB中的海洋捕食者算法代码

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简介:
本段落提供了一套基于MATLAB实现的海洋捕食者算法源代码。这套代码旨在模拟和研究自然界中捕食者的觅食行为及其优化问题解决策略,适用于学术研究与工程项目。 海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)由Afshin Faramarzi等人于2020年提出,主要模拟了海洋中适者生存的过程。在该算法中,“猎物”与“捕食者”的身份可以相互转换,并且具有独特的海洋记忆存储阶段和海洋漩涡影响阶段,因此其思路较为新颖独特。MPA的优化过程分为三个主要阶段:(1)高速度比或猎物种群移动速度超过捕食者的时期;(2)单位速度比即捕食者与猎物以几乎相同的速度移动时;(3)低速度比且当捕食者的移动速度快于猎物的情况。该算法可以进行改进和应用。

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  • MATLAB
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    本段落提供了一套基于MATLAB实现的海洋捕食者算法源代码。这套代码旨在模拟和研究自然界中捕食者的觅食行为及其优化问题解决策略,适用于学术研究与工程项目。 海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)由Afshin Faramarzi等人于2020年提出,主要模拟了海洋中适者生存的过程。在该算法中,“猎物”与“捕食者”的身份可以相互转换,并且具有独特的海洋记忆存储阶段和海洋漩涡影响阶段,因此其思路较为新颖独特。MPA的优化过程分为三个主要阶段:(1)高速度比或猎物种群移动速度超过捕食者的时期;(2)单位速度比即捕食者与猎物以几乎相同的速度移动时;(3)低速度比且当捕食者的移动速度快于猎物的情况。该算法可以进行改进和应用。
  • MATLAB(MPA)
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    本简介提供了一段在MATLAB环境下实现的海洋捕食者算法(MPA)的代码。该算法是一种新型的优化技术,模拟了海洋中捕食者与猎物间的互动策略,适用于解决各类复杂的优化问题。此代码为研究和应用提供了便利的平台。 海洋捕食者算法 (MPA) 的 MATLAB 代码已经过测试并确认可以使用。该代码包含29个测试函数。
  • 【11】及其MATLAB.zip
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    本资源包含详细的海洋捕食者算法介绍和完整的MATLAB实现代码,适用于优化问题的研究与学习。 版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真研究。 内容介绍: 标题所示的项目包括但不限于以下方面。对于具体项目的详细介绍,请参阅博主主页上的相关博客文章。 适合人群:本科,硕士等教研学习使用 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: 1. 智能优化算法及应用 - 改进智能优化算法(单目标和多目标) - 生产调度研究: * 装配线调度 * 车间调度 * 生产线平衡 * 水库梯度调度 2. 路径规划方面 - 旅行商问题(TSP、TSPTW)和各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) - 机器人及无人机三维路径规划问题研究,多式联运与无人机结合的配送方案 3. 其他优化求解 - 三维装箱求解 - 物流选址:背包问题和物流设施选址等 4. 电力系统优化: * 微电网、配电网及储能系统的优化调度 * 配电网络重构与有序充电策略设计 5. 神经网络回归预测与时序分类 - BP, LSSVM, SVM, CNN,ELM及其变种(如KELM、FNN等)的预测和分类应用 6. 图像处理算法: * 各类图像识别:车牌、交通标志、人脸表情及病灶检测 * 图像分割与增强 * 缺陷检测及显著性分析 7. 信号处理技术: - 包括故障诊断,脑电/心电信号等的处理 8. 元胞自动机仿真:如模拟交通流、人群疏散和病毒扩散过程 9. 无线传感器网络优化与应用 * 室内定位及通信中继 * 网络覆盖范围优化
  • 【ElM分类】利用优化ElM神经网络进行数据分类(含MATLAB).zip
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    本资源提供基于海洋捕食者算法优化的ElM神经网络用于高效数据分类的方法,内附详细MATLAB实现代码。适合科研与学习参考。 基于海洋捕食者算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码
  • 【强力组合】VMD-MPA-Transformer-BiLSTM在光伏预测应用【含Matlab8550期】.zip
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    本资料探讨了将VMD与海洋捕食者算法结合,并应用于改进的Transformer-BiLSTM模型中,以提升光伏功率预测精度。附赠详尽的Matlab代码实例。 海神之光上传的所有代码均可运行且亲测有效,只需替换数据即可使用,适合初学者。 1、压缩包内容: 主函数:Main.m; 其他调用的m文件;无需单独执行。 包含程序运行结果效果图展示。 2、所需软件版本: Matlab 2023b。如果遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤说明: 第一步,将所有代码文件放置在Matlab当前工作目录中; 第二步,打开除Main.m之外的所有m文件(仅需查看); 第三步,运行程序直至得到结果。 4、仿真咨询及其他服务需求可联系博主。 具体包括但不限于以下内容: - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 科研合作方向如下所示: 智能优化算法在Transformer-BiLSTM光伏预测模型中的应用,如: 4.4.1 遗传算法GA和蚁群算法ACO对Transformer-BiLSTM光伏预测的优化; 4.4.2 粒子群算法PSO及蛙跳算法SFLA用于优化Transformer-BiLSTM光伏预测; 4.4.3 利用灰狼算法GWO以及狼群算法WPA来改进Transformer-BiLSTM光伏预测模型; 4.4.4 鲸鱼优化算法WOA和麻雀搜索算法SSA在该领域的应用研究; 4.4.5 萤火虫算法FA与差分进化DE的结合,用于增强Transformer-BiLSTM光伏预测能力。 以及其它智能优化方法应用于Transformer-BiLSTM光伏预测模型的研究。
  • Boid群集运动模拟(含无和有两种MATLAB实现)
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    本项目通过MATLAB编程实现了Boid模型在无捕食者及存在捕食者的环境中模拟群集动物如鸟群、鱼群的行为,探索群体动态规律。 改良的Boid集群运动模型可以运行并产生预期效果,仅供参考。
  • 【特征选择】基于时变正弦与V形传递函数新型二元(BMPA-TVSinV)及MATLAB下载(zip)
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    本研究提出了一种创新的二元海洋捕食者算法(BMPA-TVSinV),结合了时变正弦与V形传递函数,用于优化特征选择过程。提供MATLAB代码下载以供进一步研究使用。 适合人群:本科及硕士研究生等进行教研学习使用。
  • 基于优化极限学习机(MPA-ELM)在时间序列预测应用及MATLAB与模型评估指标包
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    本文介绍了一种基于海洋捕食者算法优化的极限学习机(MPA-ELM)方法,应用于时间序列预测,并提供了详细的MATLAB代码和模型评估指标。 基于海洋捕食者算法优化极限学习机(MPA-ELM)的时间序列预测方法使用了高质量的Matlab代码实现。模型评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,这些代码便于学习并允许用户轻松替换数据以适应不同的应用场景。
  • 模型MATLAB-sequential_design_for_predator_prey_experiments:该...
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    本项目提供了一个基于MATLAB的食饵捕食模型仿真程序,用于进行连续设计实验。通过模拟生态系统中物种间的相互作用,此代码有助于深入理解生态系统的动态平衡和稳定性机制。 sequence_design_for_predator_prey_experiments存储库包含用于捕食者-猎物实验的最佳顺序实验设计的R和MATLAB代码。该代码与相关文章关联,并旨在为最佳参数估计和/或模型区分提供最优的设计方案,但用户可根据自身需求定义不同的实验目标。此外,代码已进行详细注释,并附有简要说明以帮助使用者理解如何应用这些代码。
  • 基于MatlabMPA-BP优化BP神经网络进行多变量回归预测(含完整源及数据)
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    本研究采用MATLAB开发的MPA-BP(海洋捕食者算法)优化BP神经网络,用于提高多变量回归预测精度,并提供完整的代码和数据支持。 1. 使用Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络进行多变量回归预测。 2. 数据集为Excel格式,包含6个输入特征及一个输出变量,运行主程序main.m即可执行计算任务;其余代码均为函数文件且无需单独运行。 3. 算法优化的参数包括神经网络中的权重和偏置项,在命令窗口中会显示RMSE、MAPE、MAE以及R2等性能评价指标的结果。 4. 该软件需要在Matlab2018b或更高版本环境中运行。 5. 此代码具有良好的可读性,采用参数化编程方式编写,并且注释详细,便于修改和理解程序逻辑。 6. 推荐给计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生作为课程设计、期末作业以及毕业设计的参考项目使用。 7. 作者是一位在知名企业工作的资深算法工程师,在Matlab与Python环境下从事智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术以及元胞自动机等领域内的仿真研究工作已超过八年时间。